[发明专利]一种市场预测数据的处理方法及装置

权利要求书

1.一种市场预测数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

将预先获得的初步预测数据集作为第一训练集；

采用卷积神经网络模型对所述第一训练集进行分类，并对分类后的第一训练集进行预测，获得第一预测结果；

将所述第一预测结果加入至所述分类后的第一训练集中，获得第二训练集；

根据所述第二训练集，采用装袋方法分别获得多个目标预测集，并基于所述多个目标预测集进行市场预测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第二训练集，采用装袋方法分别获得多个目标预测集之后，所述方法还包括：

对所述多个目标预测集进行投票表决，获得综合预测集。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二训练集，采用装袋方法分别获得多个目标预测集，并基于所述多个目标预测集进行市场预测，包括：

分别采用多种模型对所述第二训练集进行建模，获得与每个模型对应的目标预测集。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模型包括随机森林模型、最近邻模型和逻辑斯蒂模型，

分别采用多种模型对所述第二训练集进行建模，获得与每个模型对应的目标预测集，包括：

采用所述随机森林模型对所述第二训练集进行建模，获得第一目标预测集；

采用所述最近邻模型对所述第二训练集进行建模，获得第二目标预测集；

采用所述逻辑斯蒂模型对所述第二训练集进行建模，获得第三目标预测集。

5.一种市场预测数据的处理装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获得模块，用于将预先获得的初步预测数据集作为第一训练集；

第一预测模块，用于采用卷积神经网络模型对所述第一训练集进行分类，并对分类后的第一训练集进行预测，获得第一预测结果；

第二获得模块，用于将所述第一预测结果加入至所述分类后的第一训练集中，获得第二训练集；

第二预测模块，用于根据所述第二训练集，采用装袋方法分别获得多个目标预测集，并基于所述多个目标预测集进行市场预测。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括处理模块，用于在根据所述第二训练集，采用装袋方法分别获得多个目标预测集之后：

对所述多个目标预测集进行投票表决，获得综合预测集。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二预测模块还用于：

分别采用多种模型对所述第二训练集进行建模，获得与每个模型对应的目标预测集。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述模型包括随机森林模型、最近邻模型和逻辑斯蒂模型，

分别采用多种模型对所述第二训练集进行建模，获得与每个模型对应的目标预测集，包括：

采用所述随机森林模型对所述第二训练集进行建模，获得第一目标预测集；

采用所述最近邻模型对所述第二训练集进行建模，获得第二目标预测集；

采用所述逻辑斯蒂模型对所述第二训练集进行建模，获得第三目标预测集。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

将预先获得的初步预测数据集作为第一训练集；

采用卷积神经网络模型对所述第一训练集进行分类，并对分类后的第一训练集进行预测，获得第一预测结果；

将所述第一预测结果加入至所述分类后的第一训练集中，获得第二训练集；

根据所述第二训练集，采用装袋方法分别获得多个目标预测集，并基于所述多个目标预测集进行市场预测。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

将预先获得的初步预测数据集作为第一训练集；

采用卷积神经网络模型对所述第一训练集进行分类，并对分类后的第一训练集进行预测，获得第一预测结果；

将所述第一预测结果加入至所述分类后的第一训练集中，获得第二训练集；

根据所述第二训练集，采用装袋方法分别获得多个目标预测集，并基于所述多个目标预测集进行市场预测。